Skill Data Analyst Tingkat Entry Level Hingga Senior

Skill Data Analyst bisa dipelajari dari mana saja. Dengan kemudahan akses informasi sekarang ini, ada banyak sumber belajar data seperti dari artikel di website atau blog, video tutorial di youtube, mengikuti webinar atau workshop, dan bisa juga mengikuti kursus data baik online maupun offline. 

Sumber-sumber belajar data ini bisa diakses secara gratis, namun ada juga yang berbayar. Tentu materi yang diberikan juga berbeda, biasanya yang berbayar pembahasannya lebih dalam sehingga wawasan kita semakin bertambah alias tidak hanya kulitnya saja. Tak jarang juga diberikan mini project yang bisa kita kerjakan mandiri.

Data Analyst sendiri memiliki beberapa tools andalan yang sering digunakan dalam proses analisisnya. Contohnya Python, R, Tableau, dan lainnya. Tools-tools ini masih powerful dibandingkan tools lainnya karena mempunyai fitur dan fungsi yang mempermudah proses ekstrak data, analisis, hingga penyajian data.

 Data yang dipakai dalam analisis juga bukanlah data yang sedikit sehingga perlu ketelitian dan sikap detail oriented agar hasilnya impactful untuk organisasi atau perusahaan. Profesi Data Analyst memiliki beberapa jenjang karir dimulai dari entry level hingga tingkat senior. Meski ada perbedaan tanggung jawab di setiap jenjang karirnya, namun ada 4 skill utama yang wajib dikuasai. Apa saja? Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!

1. Excel

Sahabat DQ tentu sudah tidak asing dengan Excel. Yup, salah satu produk dari Microsoft ini memang banyak dikenal oleh orang awam sekalipun karena sering dipakai dalam pekerjaan terutama terkait administrasi. Namun tahukah sahabat DQ kalau Excel juga bisa digunakan untuk analitik? 

Microsoft Excel menjadi salah satu skill yang wajib dikuasai praktisi data. Beberapa perusahaan yang membutuhkan seorang praktisi data seperti data analyst harus mampu mengoperasikan Excel. Perusahaan-perusahaan menggunakan Excel untuk mengolah data numerik seperti menginput dan mengorganisir data perusahaan, mencari nilai rata-rata,  median, maksimum, dan minimum, dan sebagainya. 

Seperti yang kita ketahui, Data Analyst setiap harinya berhadapan dengan data yang sangat banyak. Excel dapat diandalkan untuk melakukan perhitungan dasar dengan menyediakan berbagai fungsi seperti SUM untuk menjumlahkan seluruh data, MIN untuk mencari nilai minimum, MAX untuk mencari nilai maksimum, AVG untuk mencari rata-rata, IF untuk rumus logika, HLOOKUP, VLOOKUP, dan masih banyak lainnya. 

Selain itu, Excel juga bisa digunakan untuk mengolah data menggunakan fungsi-fungsi statistik yang disediakan. Penggunaan fungsi statistik diterapkan dalam analisis data. Nah, Excel memiliki fitur data analysis yaitu analysis Toolpak yang merupakan fitur add-ins, jadi harus ditambahkan dahulu ke dalam Excel sebelum digunakan. 

Setelah analisis, hasilnya perlu disajikan dalam bentuk yang lebih mudah dipahami dengan memvisualisasikan data. Excel juga menyediakan fitur untuk visualisasi data dengan berbagai macam bentuk grafik yang bisa dipilih sesuai kebutuhan.

Kamu bisa mempelajari Excel mulai dari nol di DQLab dengan subscribe modul Excel. Tersedia modul belajar Excel mulai dari tingkat beginner hingga advanced.

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. SQL

Data di suatu perusahaan haruslah disimpan dalam tempat penyimpanan data dengan infrastruktur yang baik. Proses ini umumnya menggunakan bahasa query salah satunya yaitu SQL. SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun, mengakses, mengubah, dan memanipulasi data berbasis relasional. 

SQL menggunakan perintah-perintah yang mudah dipahami dan dipelajari yaitu dengan bahasa inggris dasar seperti select, input, delete, dan lainnya. Perintah SQL terbagi menjadi tiga jenis yaitu Data Definition Language (DDL), Data Manipulation Language (DML), dan Data Control Language (DCL).

 Beberapa perintah SQL yang sering digunakan yaitu sebagai berikut:

• SELECT adalah digunakan untuk mengambil data dalam suatu tabel atau kolom pada database.

• SQL FUNCTION yang terbagi menjadi dua yaitu fungsi skalar dan fungsi agregat. Fungsi skalar digunakan untuk mengembalikan nilai tunggal dari suatu nilai input yang diberikan. Fungsi agregat pada SQL FUNCTION digunakan untuk melakukan operasi perhitungan pada kelompok nilai dan mengembalikannya dalam nilai tunggal. 

• GROUP BY digunakan untuk mengelompokkan data yang bernilai sama ke dalam satu grup menggunakan fungsi agregat yang dibahas di poin sebelumnya.

• JOIN pada SQL digunakan untuk menggabungkan beberapa tabel dan kolom pada suatu database.

Skill SQL wajib dimiliki Data Analyst baik entry level maupun senior. Untuk menjalankan SQL ada beberapa tools yang bisa digunakan antara lain MS SQL, MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, dan MongoDB. 

Kamu bisa belajar SQL secara bertahap dengan modul-modul Data Analyst Career Track dari DQLab. Kamu akan belajar mulai dari perintah-perintah dasar SQL, manajemen data dengan SQL, hingga transformasi data. 

3. Python dan R

Ketika membahas tentang Data Analyst, maka Python dan R menjadi skill utama yang wajib dimiliki Data Analyst. Kedua bahasa pemrograman ini membantu proses pengolahan data lebih efisien dan juga akurat. Serupa tapi tak sama, baik Python maupun R memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. 

Meski begitu keduanya dinilai sebagai tools yang cukup powerful untuk analisis data dan mudah dipahami serta dipelajari oleh pemula sekalipun. Python digunakan Data Analyst untuk mengolah data hingga menyajikan data dalam bentuk grafik atau plot. Tersedia banyak library untuk analisis data seperti Pandas, Numpy, Matplotlib, dan Scikit Learn.

 Beberapa environment untuk menjalankan bahasa Python yaitu antara lain IDLE, Jupyter, dan Visual Studio. R digunakan untuk pengolahan data dengan macam-macam teknik statistik yang disediakan serta memudahkan visualisasi data yang interaktif. Bahasa R dijalankan menggunakan RStudio yang bisa diunduh secara gratis. Beberapa library yang sering digunakan yaitu ggplot2, dplyr, dan tidyr.

Pembelajaran Python dan R juga bisa kamu dapatkan di Data Analyst Career Track dari DQLab. Dalam modul-modulnya kamu akan mempelajari bagaimana mengekstrak data, membersihkan data, menganalisis data, dan memvisualisasikan data menggunakan Python dan R. 

4. Tableau dan Power BI

Seorang Data Analyst selain menganalisis data, ia juga harus mampu memvisualisasikan data dengan baik agar hasil analisisnya tersampaikan secara keseluruhan kepada pihak terkait. Biasanya menggunakan grafik atau plot yang dikustomisasi warna, judul, ikon, dan komponen interaktif lainnya. 

Tableau dan Power BI merupakan skill yang wajib dikuasai Data Analyst baik entry level maupun senior level. Tableau adalah tool visualisasi data yang digunakan untuk data analysis dan business intelligence. 

Kelebihan Tableau antara lain user friendly, pilihan grafik atau visual yang interaktif, dapat mengolah data dari berbagai sumber, dan terintegrasi dengan script language. Selain itu Tableau juga memiliki dashboard yang mobile friendly sehingga kita bisa menggunakan Tableau melalui smartphone. 

Power BI adalah software buatan Microsoft untuk visualisasi data berbasis GUI (Graphical User Interface). Untuk menggunakannya kita perlu menyambungkan sumber data seperti Google Analytics, CRM, Shopify, dan lain sebagainya kemudian Power BI akan secara otomatis menarik datanya. Dengan Power BI kita bisa memilih format visualisasi, menerapkan filter, dan juga dapat menggabungkan berbagai sumber data dengan mudah. 

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 

5. Tingkatkan Skill Data Analyst dengan Project Real Case 

Sampai disini sudah tahu kan skill apa saja yang wajib dikuasai Data Analyst? Skill yang sudah kita bahas berlaku untuk semua level karir Data Analyst. Jika sudah menguasai hard skill tersebut, jangan lupa juga untuk mengasah soft skillnya seperti komunikasi yang baik, detail oriented, dan critical thinking. 

Hal ini sangat penting karena Data Analyst akan berhadapan dengan pihak-pihak terkait yang membutuhkan informasi dari hasil analisis. Project dengan real case study adalah salah satu langkah yang dapat ditempuh ketika ingin meningkatkan skill di bidang data. Bingung sumbernya dari mana? 

Yuk, gabung di DQLab.id! Selain modul-modul belajar data yang terstruktur untuk pemula, DQLab juga punya project-project data dari mentor profesional yang bertujuan mengasah skill talent data. 

Project ini bisa dijadikan portofolio datamu untuk menarik hati rekruter. Tunggu apa lagi? Jangan lewatkan kesempatan berkarir jadi Data Analyst.

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya Davita